介紹從開始從事數(shù)據(jù)可視化工作的那一天起，我就愛上它了，我總是喜歡從數(shù)據(jù)中獲得有用的見解。在此之前，我只了解基本圖表，例如條形圖，散點圖，直方圖等，這些基本圖表內(nèi)置在tableau中，而Power BI則用于數(shù)據(jù)可視化。通過每天完成此任務，我遇到了許多新圖表，例如徑向儀表盤，華夫圖等。因此，出于好奇，最近我正在搜索數(shù)據(jù)可視化中使用的所有圖表類型，這些詞云引起了我的注意，我發(fā)現(xiàn)它非常有趣。之后，我嘗試使用Tableau和Power BI中的少量數(shù)據(jù)來制作詞云，在成功嘗試之后，我想通過使用條形圖，餅圖和其他圖表的代碼來嘗試使用它。詞云是什么？定義：詞云是一個簡單但功能強大的可視化表示對象，用于文本處理，它以更大，更粗的字母和不同的顏色顯示最常用的詞，單詞的大小越小，重要性就越小。

詞云的用途

1．社交媒體上的熱門標簽（Instagram，Twitter）：全世界的社交媒體都在尋找最新的趨勢，因此，我們可以獲取人們在其帖子中使用最多的標簽來探索最新的趨勢。

2．媒體中的熱門話題：分析新聞報道，我們可以在頭條新聞中找到關鍵字，并提取出前n個需求較高的主題，來獲得所需的結果，即前n個熱門媒體主題。

3．電子商務中的搜索詞：在電子商務購物網(wǎng)站中，網(wǎng)站所有者可以制作被搜索次數(shù)最多的購物商品的詞云，這樣，他就可以了解在特定時期內(nèi)哪些商品需求量最大。讓我們開始使用Python來實現(xiàn)詞云首先，我們需要在jupyter notebook中安裝所有庫。在python中，我們將安裝一個內(nèi)置庫wordcloud。在Anaconda命令提示符下，輸入以下代碼：pip install wordcloud

如果你的anaconda環(huán)境支持conda，請輸入：conda install wordcloud

這可以直接在notebook中實現(xiàn)，只需在代碼的開頭添加“！”即可。像這樣：！pip install wordcloud

但現(xiàn)在我想生成擁有任何主題的維基百科文本的詞云，因此，我將需要一個Wikipedia庫來訪問Wikipedia API，可以通過在anaconda命令提示符下安裝Wikipedia來完成，如下所示：pip install wikipedia

現(xiàn)在我們還需要其他一些庫，它們是numpy，matplotlib和pandas。截至目前，我們需要的庫就安裝好了import wikipedia

result＝ wikipedia．page（＂MachineLearning＂）

final＿result ＝ result．content

print（final＿result）

機器學習維基百科頁面的輸出：

上圖是我們通過檢索Wikipedia的機器學習頁面獲得的輸出圖像，我們還可以看到它可以向下滾動，這表示將檢索整個頁面。在這里，我們還可以通過摘要方法得到頁面的摘要，如：result＝ wikipedia．summary（＂MachineLearning＂， sentences＝5）

print（result）

這里我們有句子的參數(shù)，因此我們可以用它來檢索特定的行數(shù)。

輸出5個句子讓我們一起創(chuàng)建wordcloudfrom wordcloud import WordCloud， StopWords

import matplotlib．pyplot as plt 

def plot＿cloud（wordcloud）：

   plt．figure（figsize＝（10， 10））

   plt．imshow（wordcloud） 

   plt．a(chǎn)xis（＂off＂）；

wordcloud ＝ WordCloud（width ＝ 500， height ＝ 500， background＿color＝＇pink＇， random＿state＝10）．generate（final＿result）

plot＿cloud（wordcloud）